Especialista En Análisis De Datos Con Python Y Power Bi

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Especialista En Análisis De Datos Con Python Y Power Bi

Acerca del curso

Este curso especializado combina el poder de Python con las capacidades de Power BI para el análisis de datos avanzado. Aprenderás a:

Realizar análisis avanzado: Utilizando bibliotecas como Pandas, NumPy y SciPy para manipular y explorar datos de manera eficiente.
Crear visualizaciones personalizadas: Diseña gráficos complejos con Matplotlib, Seaborn y Plotly para enriquecer tus dashboards en Power BI.
Integrar modelos predictivos: Implementa machine learning en Power BI para análisis en tiempo real.
Automatizar procesos: Usa Python para optimizar tareas repetitivas como preparación de datos y generación de informes.

Importancia

El conocimiento de Python orientado al análisis de datos con Power BI es una habilidad altamente demandada en el mercado laboral actual. Esto lo hace fundamental por:

Versatilidad: Python es el lenguaje preferido para la ciencia de datos, mientras que Power BI es una herramienta líder en visualización empresarial.
Análisis avanzado: Realiza modelado predictivo, cálculos estadísticos y manipulaciones complejas de datos para obtener insights más profundos.
Visualización integrada: Combina la potencia de Python con los dashboards interactivos de Power BI para mejorar la comunicación de resultados.
Eficiencia y automatización: Reduce tiempo y esfuerzo en tareas repetitivas con scripts automatizados y flujos optimizados.

Profesionales

El curso está diseñado para una variedad de perfiles:

Analistas de Datos: Que buscan realizar análisis avanzados y visualizaciones interactivas.
Científicos de Datos: Para modelado predictivo y análisis estadísticos complejos.
Analistas Financieros: En evaluación de inversiones, modelado financiero y reportes interactivos.
Especialistas en Marketing: Para analizar campañas y comportamiento de clientes, presentando conclusiones efectivas.
Analistas de Negocios: Que deseen integrar análisis avanzados con dashboards visuales para identificar tendencias y oportunidades.

Salario

En Perú, los especialistas en análisis de datos con Python y Power BI disfrutan de salarios competitivos:

Nivel Junior: Entre S/. 6,000 y S/. 7,000 mensuales.
Nivel Avanzado: Entre S/. 3,000 y S/. 3,500 mensuales (equivalente a S/. 36,000 – S/. 42,000 anuales).

Estos valores pueden variar según la industria, experiencia y tamaño de la empresa, con incrementos adicionales gracias a bonificaciones y beneficios laborales.

Público Objetivo

• A todos los profesionales dispuestos a iniciarse en el
mundo de la programación y la conexión de Power BI con
Python, y demás bases de datos

Requisitos

• Buena conexión a internet.
• Una PC (con cámara web, audífono y micrófono).
• Procurar no tener una versión antigua de ZOOM.
• Ningún conocimiento previo

Softwares a usar

Todos estos softwares y algunos adicionales serán brindados
por por la institución:
• El software a utilizar será Anaconda.
• El software a utilizar será Python.
• El software a utilizar será Power BI Desktop

Metodología

• Introducir a los estudiantes en el lenguaje de progra
mación Python 3, sus características, sintaxis y estructuras
de datos básicas.
• Enseñar a los estudiantes a realizar manipulación, limpi
eza y visualización de datos utilizando Python y sus librerías
asociadas

Software Necesario

Temario

Modulo 01

Businness Intelligence y Business Analytics
¿Qué es Analytics? Casos de uso, entregables y aplicaciones
Principales metodologías de analytics
Casos de éxito empresariales usando metodologías analíticas
Diferencias entre conceptos de BI, BA, Big Data y Machine Learning
Entendimiento de las casuísticas de Negocio, definición y variables de estudio
Desarrollo y despliegue de algoritmos de Machine
Learning en la industria
Etapas en el diseño de modelos de Machine Learning

Modulo 02

¿Qué es Python? ¿Por qué Python?
Introducción al Python y Jupyter Notebook
Principales librerías o módulos en Python para el tratamiento de datos
Entendiendo los principales tipos de datos en Python
Estructuras en Python: Listas, tuplas, diccionarios y conjuntos
Estructuras de control (identación, condicionales y bucles)
Librería Numpy: conociendo los Arrays. Operaciones matemáticas y algebraicas
Funciones, comprensión de listas y funciones lambda
Desarrollo de casos prácticos

Modulo 03

Tipos de datos. Variables categóricas, discretas y continuas
Medidas de tendencia central y de posición
Desviación estándar y coeficiente de variación
Cálculo y comprensión del coeficiente de correlación
Análisis gráfico con las librerías Pandas, Matplotlib y Seaborn
Creación de gráficos básicos: histograma y gráfico de líneas
Análisis de valores atípicos
Desarrollo de casos prácticos

Modulo 04

Conceptos, tipos y aplicaciones de ML
Una revisión general de las Fases para el desarrollo de un Modelo de ML
Definición de algoritmos Supervisados y no supervisados
Ejemplo de un modelo Supervisado
Ejemplo de un modelo No supervisado
Evaluación de los resultados del modelo

Modulo 05

Marco Conceptual de la inteligencia de negocios
Definición de base de datos, Procesos ETL, KPI, Dashboards
Introducción a la Suite de Power BI
Arquitectura de Power BI
Revisión de componentes
Vista de datos y vista de informes
Revisión de principales fuentes de importación
Principales visualizaciones:
o Tablas como informes
o Tarjetas
o Mapas de calor
o Gráficos
Principales Funciones DAX
Principales Transformaciones de datos
Mejores prácticas para la creación de Dashboard
Desarrollo de Mi Primer Dashboard con PBI desde Cero

Modulo 06

¿Qué es la integración de Python con Power BI?
Configuración de la integración
Creación de visualizaciones en Power BI con Python
Creación de informes y paneles con Python

¿Deseas aprender a tu ritmo?

¡Estudia a tu propio ritmo con nuestra versión grabada del curso!

Sabemos que cada estudiante tiene su propio ritmo de aprendizaje y horarios únicos. Con la modalidad grabada de nuestro curso Especialista En Análisis De Datos Con Python Y Power Bi podrás acceder a las lecciones cuando te sea más conveniente y avanzar a tu ritmo. Ideal para aquellos con horarios ocupados o quienes desean revisar el material las veces que necesiten.

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